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具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、具身智能機器人 RoboPilot

具身智能機器人 RoboPilot

讓機器人學會思考,自主行動

關于具身智能機器人RoboPilot

學會思考,自主行動。越疆新一代具身智能機器人產(chǎn)品,通過全維度感知-決策-執(zhí)行體系,使機械臂實現(xiàn)類人的環(huán)境理解與任務泛化能力,實現(xiàn)工業(yè)制造場景下的柔性生產(chǎn)適配、商業(yè)服務領域的智能服務終端部署,以及醫(yī)療健康領域的精細化康復輔助操作,在動態(tài)非結(jié)構化環(huán)境中展現(xiàn)了任務泛化能力與跨場景遷移適應性。

越疆具身智能機器人 RoboPilot 深度融合AI邊緣計算能力,不僅為機械臂構建了數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng),更通過實時環(huán)境建模與決策優(yōu)化算法,真正實現(xiàn)"感知即決策,決策即執(zhí)行"的智能閉環(huán)。

推動具身智能技術突破
勝任跨場景復雜泛化任務

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、AI深度集成:從被動執(zhí)行到主動決策

AI深度集成:從被動執(zhí)行到主動決策

主動決策:從單一任務到通用泛化,無需編程和訓練,機器人全面實現(xiàn)全自主決策及行動,支持強大的AI推理與深度學習模型訓練,滿足實時任務需求。

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、AI深度集成:從被動執(zhí)行到主動決策

AI深度集成:從被動執(zhí)行到主動決策

實時避障:從精準工業(yè)智造到靈動生活服務,機器人可實時檢測障礙物,毫秒內(nèi)即可自主生成無碰撞最優(yōu)路徑。

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、多維環(huán)境交互:全景感知+動態(tài)仿真

多維環(huán)境交互:全景感知+動態(tài)仿真

精度感知:機器人預置目標分割和物體跟蹤算法,可在復雜的環(huán)境中實時精準感知外部干擾,精準識別并動態(tài)跟蹤目標。

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、多維環(huán)境交互:全景感知+動態(tài)仿真

多維環(huán)境交互:全景感知+動態(tài)仿真

仿真即現(xiàn)實:集成仿真平臺,支持從虛擬環(huán)境訓練到物理世界部署的一鍵遷移,減少 70% 的實機調(diào)試時間。

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、開箱即用的具身智能機器人

開箱即用的具身智能機器人

全流程開發(fā)支持:提供“從物體識別到自主抓取”的完整 Demo 代碼及教學資源,零基礎用戶可 3 天完成首個AI抓取實驗。

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、開箱即用的具身智能機器人

開箱即用的具身智能機器人

廣泛兼容性:適配越疆 CRA 系列、Magician E6系列、Nova系列等多型號機械臂(*具體兼容性以實測為準)

從產(chǎn)線到多領域
越疆具身智能加速走進各行各業(yè)

具身智能機器人,協(xié)作機械臂,DOBOT越疆機器人、科研教育
  • 搭建AI機器人一站式開發(fā)平臺

    搭建AI機器人一站式開發(fā)平臺

    用于高校實驗室開展“Al+機器人”相關課程教學,作為完善的機器人仿真和算法驗證平臺,支持用戶快速驗證障礙物 規(guī)避、運動路徑規(guī)劃、物體面測和抓取策略等復雜算法。
  • 加速
    科研創(chuàng)新

    加速科研創(chuàng)新

    支持機器人仿真環(huán)境與算法驗證,適用于機器學習、計算機視覺、自動控制等領域的科研工作。
  • 教學科研
    一體化

    教學科研一體化

    配套整套使用和開發(fā)指導,高校用戶可快速開展“具身智能”、“Al+機器人”等前沿課題。
  • 科技展覽
    與展示

    科技展覽與展示

    適用于科技展覽中心、展示場景,提供高互動性演示,展示“AI+機器人”結(jié)合的最新研究成果。

多領域巨大應用價值

如您有任何疑問,請隨時聯(lián)系我們!

我們的專家團隊隨時準備協(xié)助您規(guī)劃自動化成功之路。
為您解答所有與越疆機器人相關的問題,包括:
√ 我們的產(chǎn)品組合和定價信息
√ 量身定制適合您業(yè)務需求的解決方案
√ 代理商/集成商合作政策等等
請?zhí)顚懹疫叡韱位虬l(fā)送電子郵件至 sales@dobot-robots.com.

* 上述數(shù)據(jù)為越疆實驗室在受控實驗狀態(tài)下的測試結(jié)果,實際應用場景下結(jié)果可能略有差異。

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